美國《國防》月刊網站10月16日刊發題為《2024年十大新興國防技術》的文章，作者是美國博思艾倫咨詢公司高級副總裁布賴恩·麥卡錫。博思艾倫咨詢公司的技術搜索團隊深入探討了國防與情報領域當前及未來一至三年內至關重要的技術。

AI加速器芯片

人工智能（AI）加速器芯片是專為加速人工智能/機器學習（AI/ML）計算并降低能耗而設計的半導體芯片。這些芯片使得邊緣設備也能實現AI功能。文章認為，AI的發展速度可能取決于新型芯片的材料與設計。在短期內，邊緣應用（如無人機系統上的高保真計算機視覺或頭戴式顯示器中利用自然語言進行的實時翻譯）可能會發生重大變革。未來，隨著芯片變得越來越“類腦”，像大型語言模型這樣高度復雜的模型，也能在小型化、輕量化、低功耗的設備上運行。

定位、導航和授時替代技術

定位、導航與授時替代技術提供了一種比現有全球定位系統（GPS）更安全、更穩健的替代方案。該技術套件包括慣性、視覺、低地球軌道衛星、地面射頻以及基于環境和地球物理的導航和授時技術。美國未來的導航系統預計將嵌入多種可替代PNT技術模式，并可能利用多模態AI技術進行整合。

自主集群機器人

自主集群機器人是指一群作為整體協同執行任務的機器人。自主集群的應用包括情報收集、基礎設施監控、周邊安全維護以及在戰場上鎖定目標或動能打擊。自主集群中的單元使用AI“駕駛員”與人類、集群內的其他單元以及非集群系統進行通信，實現決策優化和任務執行。文章指出，自主集群應用包括集群之間的“混戰”，對軍事人員、設備和車輛的動能打擊，以及增強情報、監視、偵察、通信、電子戰、后勤支援等方面的能力。

生成式AI新軟件

生成式AI新軟件是一種用于審查、編輯和編寫的AI/ML軟件，旨在減輕人類寫代碼的負擔，并減少漏洞和安全缺陷。文章指出，目前，美國國防部和其他聯邦機構正在積極探索整合生成式編碼技術的方法。隨著生成式寫代碼工具的進步，該技術將能夠處理更多的實際寫代碼工作，使人類能夠更專注于軟件的設計和邏輯，而不是其編程規則。

高密度能量存儲

高密度能量存儲技術相比當前能源系統具有更高的能量重量比和能量體積比。這種技術能夠為從便攜式電子設備到電動汽車的各種應用提供更高效、更持久的電力。硅陽極技術的最新進展表明，未來1—3年內，硅陽極將提供比石墨基鋰離子電池技術更好的能量密度和效率。高密度能量存儲對于供應鏈物流、基地運營以及支持前線作戰人員等多種任務至關重要。未來，電力系統將采用可插拔的硅陽極鋰離子電池和固態電池，而氫電池則具有長期潛力，但預計其廣泛采用和充分利用需要10—20年的時間。

高超音速技術

高超音速技術使飛行器或武器系統的飛行速度達到5倍音速以上。美國軍方正在研制兩種高超音速武器：裝備有吸氣式噴氣發動機的巡航導彈和高速滑翔飛行器。數字技術的進步降低了高超音速研發成本，并加速了創新和擴展的途徑。

多模態AI

多模態AI是一種能夠同時處理文本、圖像、音頻、視頻等多種數據類型的AI系統，旨在更好地解釋上下文并做出更準確的預測。多模態融合技術越來越多地被用于訓練跨多種數據類型的AI模型，用于語言理解、圖像生成以及生物識別等領域。文章指出，美國國防部需要大量多模態模型來融合不同類型情報，實現決策信息的輸出。

非動能反無人機系統

非動能反無人機系統使用高度集中的能量（如激光、微波、粒子束等）來破壞或摧毀快速移動的威脅目標。隨著無人機的普及，未來反無人機系統將配備由AI驅動的指揮控制系統，能夠融合傳感器數據，快速識別新威脅，并在人類監督下自動做出最佳響應。

后量子密碼學算法

后量子密碼學算法是指用于加密個人、組織和政府私密通信的數學算法。這些算法對抵御當前和未來量子計算機的攻擊至關重要。后量子密碼學算法基于復雜的數學模型，目前尚未發現任何量子捷徑。美國國家標準與技術研究院正在對這些模型進行標準化，并倡導建立密碼敏捷性的框架。文章認為，由于過渡到后量子密碼學算法至少需要10年時間，相關機構迫切需要立即采取行動。密碼敏捷性和混合密碼協議將是適應新興漏洞的關鍵。

空間態勢感知技術

空間態勢感知技術用于全面了解太空運行環境，通過研究和監測衛星和軌道物體來感知威脅并降低碰撞風險。該技術通過廣泛的技術棧實現，包括傳感器模態、計算資源、AI/ML與分析、可視化技術以及基于這些技術創建的應用和服務。未來創新將包括在更高軌道上準確跟蹤和部署航天器的能力，天基商業傳感器的增加，以及采用增強現實和虛擬現實技術。

責任編輯：馮現超